Pro09丨高频波动率RSJ与成交量因子迭代升级

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『正文』

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大家好，今天我们分享Pro系列第9篇量化策略及内容说明。

在2021年7月中，某开源平台发布一个研报策略复现文章，而后大家象征性的积极讨论了一番，当时松鼠也做了复现和品种批量测试，如下图所示：

该策略这个月我又重新开了一遍研报和相关复现的逻辑和代码，如下图所示：

其中整篇研报中，主要内容就是这两个截图，其他的内容在上述内容基础上做了一些扩展性的研究分析。因为这些其他相关内容，并没有在策略主体中进行二次阐述和策略逻辑构建，因此这里我不在赘述研报内容。

上述主要内容我给大家翻译一下，主要内容：1、涨跌幅平方，然后在把平方后的时序数据进行N周期滚动求和连加。2、根据涨幅和跌幅进行分别上述的计算统计，然后计算研报中定义的“好”与“坏”的波动率。如下图所示：

      

一、策略逻辑与迭代内容

在上述RSJ原版叙述之后，我们来看一下原版RSJ的可视化，如下图所示：

在2022年8月过程中，我们可以看到，交易次数相对比较频繁，无论宽幅震荡还是窄幅，如下图所示：

上述可视化显然可以看到，最大的弊端就是频繁交易，并且降低了胜率。其次，从进场逻辑来看，仅仅采用了涨跌幅，及这一基础上的演变因子。

基于以上可迭代逻辑，我们采用成交量因子，算法逻辑处理采用接近RSJ算法进行。如下图所示：

我们采用成交量因子，同样也进行了“好”与“坏”之分，当然我们这里的好坏逻辑与RSJ原版逻辑是一致的。如下图所示：

其中黄色的线是成交量波动率线，粉红色是低延迟滤波处理过之后的时序数据。可视化总体来看，低延迟滤波处理的挺好的。至于具体算法，这个在以往的直播和策略中早就教给大家了。

最终进场方面逻辑，采用原始RSJ逻辑，外加成交量波动率过滤共振的逻辑。如下图所示:

出场方面我们继续延续采用Krange自适应法框架，如下图所示：

二、可视化

苹果

Eb

我们通过可视化可以看到，苹果多头过滤掉一笔失败的。虽然只是某个时间段，但是在这种高位震荡，和下跌阶段还是起到了该有的作用。

其次，做空角度来看，增加了4笔做空的单子，虽然有2笔打了止损，但是从进场逻辑来看，这是没有任何问题的，因为在横盘震荡阶段，事后看的确有一波小幅下跌，不合适的或者说错误的只是出场逻辑。

再来看EB，我们看角度和方式重点是在下跌阶段的做多，和上涨阶段的做空，以及震荡阶段的多空周转、衔接等等。上图我们可以看到，3笔错误的多单，1笔错误的空单。新版中只有1笔错误的多单。效果如上段所述。

因为时间原因，我没有一一测试，每个版块选择了1-2个品种，上述只是部分品种的截图，松鼠会员朋友们，大家可以拿到工作区和代码后进行对应测试，和可视化观察。

三、绩效

组合

整个工作区我们采用进出2跳的方式进行测试处理。

Eb

ap

每个版块选择了1-2个品种作为示例，其余的大家自行组合测试，有能力的进一步迭代。

具体的品种我在这里就不放了，大家自行群里下载工作区相关文件。

继续迭代及放弃思路：

1、这里一直在用krange自适应法，实际上这里希望大家能对该种方法进行更进一步的迭代，包括自适应的初步和后续跟踪的定义和衔接逻辑。

2、对于进场我仅仅采用了成交量因子，在这里我并没有对原版的RSJ进行任何的更改和改变。

3、实际上这个策略跟什么所谓的高频没啥关系，名字挺唬人的，从心理学来看，往往       靠着名头的内容都华而不实

由于各平台差异，回测绩效以TBQ版本为准！！！

本策略仅作学习交流使用，实盘交易盈亏投资者个人负责。

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